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[发明专利]三维时序图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110315071.0有效
发明人：邹俊成;尹威华;王建城;乔红;刘智勇 -专利权人：东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种三维时序图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将第一时刻的三维图像和第二时刻的三维图像进行卷积处理，得到卷积特征图像；将卷积特征图像进行反卷积处理，得到与卷积特征图像尺寸一致的反卷积特征图像；将卷积特征图像和反卷积特征图像进行交集运算，得到交集图像；将卷积特征图像和反卷积特征图像分别与交集图像进行差分运算，分别得到卷积差交特征图像和反卷积差交特征图像；将卷积差交特征图像、交集图像和反卷积差交特征图像连接；将连接后的卷积差交特征图像、交集图像和反卷积差交特征图像进行反卷积处理，得到第三时刻的三维图像。采用本方法能够解决因梯度爆炸及梯度消失导致预测图像准确率低的问题。
三维时序图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910878274.3有效
发明人：肖文轩;陈翀;邓家璧;叶朝虹 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待分割图像；输入待分割图像至图像分割模型；通过图像分割模型中的卷积网络对待分割图像进行卷积运算，生成卷积特征图；输入卷积特征图至图像分割模型中的反卷积网络，对卷积特征图进行反卷积运算，得到反卷积特征图；根据反卷积特征图确定待分割图像的分割结果。对待分割图像进行卷积运算，提取卷积特征，对提取到的卷积特征进行反卷积运算，提高图像的精度，从而提高图像分割的精确度。
图像分割方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]三维图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110316166.4在审
发明人：邹俊成;王建城;尹威华;乔红;刘智勇 -专利权人：东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种三维图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将第一时刻的三维图像和第二时刻的三维图像进行卷积处理，得到卷积特征图像；将所述卷积特征图像进行反卷积处理，得到与所述卷积特征图像尺寸一致的反卷积特征图像；将所述卷积特征图像和所述反卷积特征图像进行差分运算，得到差分图像；将所述卷积特征图像、所述差分图像和所述反卷积特征图像连接；将连接后的卷积特征图像、差分图像和反卷积特征图像进行反卷积处理，得到第三时刻的三维图像。因此，在三维图像处理的过程中，通过跨层差分能够解决因梯度爆炸及梯度消失导致预测图像准确率低的问题。
三维图像处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于卷积神经网络的图像处理方法和图像处理装置-CN201980001620.8在审
发明人：王云鹤;许春景;韩凯 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本申请公开了人工智能领域的一种基于卷积神经网络的图像处理方法和图像处理装置，该方法可包括：接收输入图像；对该输入图像进行预处理，得到预处理后的图像信息；利用卷积神经网络对该图像信息进行卷积操作，输出卷积操作结果；其中，在利用第n层卷积层对该图像信息进行卷积操作时，由该层卷积层的m个主卷积核得到r个辅卷积核之后，利用该层卷积层的m个主卷积核和r个辅卷积核分别对该图像信息做卷积运算，将得到的多个特征图进行拼接得到该层卷积层的卷积操作结果本申请实施例中，图像处理装置可存储各卷积层的主卷积核，在利用各卷积层执行卷积操作之前利用各卷积层的主卷积核生成辅卷积核，可以减少卷积神经网络占用的内存。
基于卷积神经网络图像处理方法装置

[发明专利]医学图像分割方法、装置及设备-CN202310770879.7在审
发明人：陈子杰;邓金城 -专利权人：深影医疗科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明涉及一种医学图像分割方法、装置及设备，包括：获取待分割医学图像；将待分割图像输入图像分割模型中，得到待分割图像的前景图像和背景图像；图像分割模型中配置有二维卷积层、三维卷积层、卷积双注意力层、与卷积双注意力层和三维卷积层连接的三维转置卷积层、与三维转置卷积层和二维卷积层连接的二维转置卷积层、与二维转置卷积层连接的卷积分类层；二维卷积层提取边缘特征；三维卷积层提取语义特征；卷积双注意力层提取局部及全局特征；三维转置卷积层对三维高层特征进行上采样，二维转置卷积层对二维高层特征进行上采样，卷积分类层确定输入的图像中背景图像和前景图像的概率，得到待分割图像的前景图像和背景图像。
医学图像分割方法装置设备

[发明专利]一种图像卷积处理方法和电子设备-CN202010196706.5有效
发明人：屠震元;叶挺群 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像卷积处理方法和电子设备，获取待卷积图像和卷积核；判断当前硬件平台的硬件资源，是否满足使用第一目标预设卷积分块方式进行图像卷积处理时对硬件资源的需求；若满足，使用第一目标预设卷积分块方式，对待卷积图像和卷积核进行图像卷积处理；若不满足，根据预先设定的卷积核的个数与卷积分块方式的对应关系，从除第一目标预设卷积分块方式之外的其他预设卷积分块方式中，选择与卷积核的个数对应的第二目标预设卷积分块方式，使用第二目标预设卷积分块方式对待卷积图像和卷积核进行图像卷积处理。本申请实施例中，在多种卷积分块方式中选择目标卷积分块方式，提高了图像卷积处理的效率。
一种图像卷积处理方法电子设备

[发明专利]图像分类方法及装置-CN201710986802.8在审
发明人：张水发 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2017-10-20 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开是关于一种图像分类方法及装置。该方法包括接收待分类的图像；利用卷积神经网络，确定待分类的图像的类型为一次成像图像或二次成像图像，其中，卷积神经网络包括多组卷积层，每组卷积层中包括至少一个卷积子层，卷积子层包括卷积结构为膨胀卷积的卷积子层本公开的实施例，通过接收待分类的图像，并利用具有膨胀卷积结构的卷积神经网络，确定该待分类的图像的类型为一次成像图像或二次成像图像，从而实现通过卷积神经网络快速、准确区分一次成像图像和二次成像图像。
图像分类方法装置

[发明专利]一种图像处理，图像训练以通道混洗方法和装置-CN201911242229.5在审
发明人：张昱航;陈长国;杨凤海 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请公开一种图像处理方法和装置，一种基于残差网络的图像训练方法和装置，一种神经网络的通道混洗方法和装置，一种神经网络架构以及计算机存储介质和电子设备，所述图像处理方法包括：对获取的特征图像进行卷积操作，获得卷积图像集合；对所述卷积图像集合进行拆分，获得第一卷积图像组和第二卷积图像组；分别对所述第一卷积图像组和第二卷积图像组进行卷积操作，获得所述第一子卷积图像组和第二子卷积图像组；对所述第一子卷积图像组和第二子卷积图像组进行通道混洗，获得混洗后的特征图像。从而降低图像处理过程中的计算量，减少图像特征数据的丢失，提高最终输出特征图像的精度。
一种图像处理训练通道方法装置

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的大规模图像分类方法-CN201910851853.9在审
发明人：张萌;李娇杰;李国庆;吕锋;段斌 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的大规模图像分类方法，包括将大规模图像数据集分为训练图像集和测试图像集；使用标准卷积操作对训练图像集进行卷积操作，得到标准卷积后的图像；对得到的标准卷积后的图像采用PSD卷积进行操作，得到PSD卷积后的图像；将得到的PSD卷积后的图像经过全局平均池化层，得到1×1的输出特征图像；将得到的1×1的输出特征图像通过全连接层，最后接入一个归一化指数函数层完成对训练图像的分类，即得到PSDNet卷积神经网络模型。将测试图像集中的图像输入得到的PSDNet卷积神经网络模型中，完成图像分类。本发明测试结果有明显的提高。
卷积图像卷积神经网络训练图像集测试图像输出特征图像分类归一化指数图像数据集图像输入训练图像连接层池化分类全局

[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设置以及存储介质-CN201910842646.7有效
发明人：张凯皓;马林;李志锋;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设置以及存储介质，本申请属于人工智能领域，方法包括：获取原始模糊图像，获取去模糊生成模型；模糊生成模型包括顶部卷积层、第一卷积层和第二卷积层；基于顶部卷积层中的卷积函数，对原始模糊图像进行卷积，得到输入模糊图像编码特征；基于第一卷积层中的卷积函数和激活函数，对输入模糊图像编码特征进行卷积，得到第一模糊图像编码特征；将输入模糊图像编码特征和第一模糊图像编码特征叠加为第二模糊图像编码特征；基于第二卷积层中的卷积函数和激活函数，对第二模糊图像编码特征进行卷积，得到与原始模糊图像对应的目标清晰图像。采用本申请，可以提高将模糊图像去模糊的效率。
一种图像处理方法装置电子设置以及存储介质

[发明专利]一种特征图像的卷积方法及装置-CN202211479737.7在审
发明人：乐康;张耀;张滨;徐大鹏;曹保桂 -专利权人：深圳精智达技术股份有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征图像的卷积方法和装置，用于提高卷积神经网络模型的训练效果。本申请卷积方法包括：获取卷积单元，所述卷积单元包括注意力生成模块和特征卷积模块；获取输入特征图像，所述输入特征图像为输入卷积神经网络模型中进行训练中的图像；将所述输入特征图像输入注意力生成模块中，生成注意力特征图像，所述注意力特征图像上有所述输入特征图像上像素点的注意力值；将所述输入特征图像和所述注意力特征图像输入特征卷积模块；使用所述特征卷积模块并根据所述注意力特征图像中的注意力值对所述输入特征图像上的像素点进行卷积处理，生成卷积数据。
一种特征图像卷积方法装置

[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202010650418.2在审
发明人：颜肇义 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法，包括：获得待处理图像对应的多个尺度信息，并获得所述待处理图像中的多个图像区域，所述多个图像区域中的不同图像区域分别与所述多个尺度信息中的指定尺度信息对应；分别根据所述指定尺度信息，获得不同图像区域对应的卷积核权重系数，所述不同图像区域对应的卷积核权重系数为所述不同图像区域针对目标卷积神经网络中的卷积核的权重系数；分别根据所述不同图像区域对应的卷积核权重系数和所述目标卷积神经网络中的卷积核，对不同图像区域进行卷积处理，获得针对所述不同图像区域的卷积结果。本申请提供的图像处理方法，提高了卷积神经网络在图像处理过程中的尺度鲁棒性和卷积神经网络的图像处理性能。
一种图像处理方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]图像分类模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010529436.5有效
发明人：张少林;宁欣;聂帅 -专利权人：北京市威富安防科技有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取小样本图像集；通过卷积核对所述小样本图像集中的各样本图像进行卷积运算，计算卷积后的样本图像之间的相似度，根据所述相似度在所述卷积核中筛选第一卷积核；对所述小样本图像集进行数据增强，得到目标图像集，根据所述目标图像集生成第二卷积核；根据指定卷积核尺寸对应的卷积核参数随机生成第三卷积核；根据所述第一卷积核、所述第二卷积核以及所述第三卷积核构建得到图像分类模型。采用本方法能够在样本图像数据量较少的情况下，构建图像分类模型以提高图像分类准确性。
图像分类模型构建方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]卷积处理方法、装置、芯片、电子设备及存储介质-CN202111370949.7在审
发明人：孙炜;祝叶华 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种卷积处理方法、装置、芯片、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：确定卷积层的输入图像中目标卷积核对应的第一图像区域，目标卷积核为当前进行卷积处理的卷积层的卷积核；响应于第一图像区域与第二图像区域之间存在重叠区域，从第二图像区域对应的已存储的图像数据中，确定重叠区域对应的第一图像数据，第二图像区域为输入图像中基于卷积层已经进行过卷积处理的图像区域；确定出重叠区域以外的第二图像数据；基于目标卷积核，对第一图像数据和第二图像数据进行卷积处理。通过本方案，只需要读取部分图像数据，从而减少了读取的数据量，进而提高了神经网络的处理速度。
卷积处理方法装置芯片电子设备存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及储存介质-CN201810817215.0有效
发明人：张轩;张弛 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2018-07-23 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及储存介质，涉及图像处理领域。获得待处理图像；根据对待处理图像的预设卷积次数和待处理图像的分辨率，确定卷积核的特征参数；利用确定后的卷积核对待处理图像进行预设卷积次数的卷积处理，获得卷积结果数据。那么，基于对卷积核的特征参数进行确定，就避免了对待处理图像进行调整而导致待处理图像的分辨率降低，故利用确定后的卷积核对图像进行预设卷积次数的卷积处理并获得卷积结果数据，便可以避免人像失真，故极大的提高了提高人像识别的准确率
图像处理方法装置电子设备储存介质

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